MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1918893000 · doi:10.19173/irrodl.v7i3.330

Partner Power: A study of two distance education consortia

2006· article· en· W1918893000 sur OpenAlexaffvenueabout
Anne Banks Pidduck, Tom Carey

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCooperative Studies and Economics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationSelection (genetic algorithm)Distance educationProcess (computing)Resource (disambiguation)Scale (ratio)Knowledge managementPublic relationsBusinessPsychologySociologyComputer sciencePolitical sciencePedagogyGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research reports findings from a study which explored the process and criteria of partner selection – how and why partners are chosen – for two distance education consortia. The researchers reviewed recent literature on partnerships and partner selection. Two Canada-wide distance education consortia were identified as large-scale case studies for investigation of the research theory. A total of 34 informants were contacted. Written business plans, contracts, documents, partner network diagrams, and 231 archival emails from 36 correspondents were collected and analyzed for the two consortia. The research identified four criteria that influence why specific partners are chosen: requirements, resource availability, social network, and reputation. These findings suggest that the formation of partnerships and the process of partner selection are both very complex.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe International Review of Research in Open and Distributed LearningMême sujetCooperative Studies and EconomicsTravaux en français237 207